ćwiczenie

Binaryzacja wyników

Przed wyborem algorytmu wykrywania anomalii warto porównać skuteczność kilku różnych podejść.

W tym ćwiczeniu zbudujesz parę binarnych wyników anomalii na podstawie metody lokalnego współczynnika wartości odstających (LOF) oraz lasu izolacyjnego. Wektor wyników izolacji iso_score wygenerowany w poprzednim ćwiczeniu jest już dla ciebie wczytany.

Instrukcje 1/3

undefined XP

1

2

3

Użyj funkcji scale(), aby wyskalować kolumny z pomiarami ze zbioru thyroid, i przypisz wynik do zmiennej scaled_thyroid_measurements.
Wyznacz wynik LOF dla tych pomiarów, ustawiając parametr k na 10 i zapisując wynik jako lof_score.

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}ćwiczenie

Instrukcje 1/3

ćwiczenie